Защо прогнозиращо моделиране

Предсказуемото моделиране е полезно за определяне на точна представа в класифициран набор от въпроси и също така позволява прогнози сред потребителите. За да поддържате одухотворено предимство, е сериозно да се вникне в резултатите и бъдещите събития, които са изправени пред ключови предположения. Специалистите в Google Анализ често използват данни от следните източници, за да захранват прогнозни модели:

  • Данни за транзакциите
  • CRM данни
  • Данни, свързани с обслужване на клиенти
  • Данни от проучване или анкети
  • Икономически данни
  • Данни, свързани с демографските данни
  • Данни, генерирани чрез машини
  • Данни за географското представяне
  • Данни за дигитален маркетинг и реклама
  • Данни за уеб трафика

Видове предсказуемо моделиране

Налични са различни видове техники за регресия, за да се направят прогнози. В следващите раздели ще ги обсъдим подробно.

1. Описателен анализ:

Свързани с данните. Например, компания Saas пуска за продажба 3 000 лиценза в Quarter2 и 2 000 лиценза в Quarter1. Описателната анализа отговаря на общата продадена заявка между тези два периода.

2. Диагностична анализа:

Причината за описателната анализа се крие в диагностичната анализа. От горния пример диагностичната анализа преминава на допълнителна стъпка с данните. Може също така да се предвиди дали увеличението на продажбите се дължи на изпълнението на лицата по продажбите или нарастването на лихвите в определено общество.

3. Предсказуем анализ:

Прогнозната анатика използва методи като извличане на данни и машинно обучение, за да прогнозира бъдещето. Тук процесът включва преглед на миналите данни и определяне на бъдещото събитие. Анализаторите на данни могат да конструират прогнозни модели за съхраняване на необходимите данни. прогнозната аналитика до голяма степен се различава от извличането на данни, тъй като заключителната част се фокусира върху откриването на скритите връзки между тези променливи, докато предишната е свързана с модел за заключение на вероятния край. Компанията SaaS може да моделира данни за продажбите на минали маркетингови разходи във всяка област, за да генерира прогнозен модел за потенциален доход въз основа на маркетинговите разходи.

4. Предписателен анализ:

Предписателната анализа предлага оферта въз основа на прогнозирания резултат. по отношение на историческите данни може да се препоръча действие.

Методи за моделиране:

Най-широко използваните методи за предсказуемо моделиране са както по-долу,

1. Проста линейна регресия:

Статистически метод за споменаване на връзката между две променливи, които са непрекъснати.

2. Множествена линейна регресия:

Статистически метод за споменаване на връзката между повече от две променливи, които са непрекъснати.

3. Полиномна регресия:

Нелинейната връзка между остатъците спрямо прогнозата ще доведе до нелинейна връзка. Това може да бъде архивирано чрез полиномен регресионен модел.

Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ

4. Регресия на поддържащия вектор:

Support Vector Machine е друг метод за регресия, който характеризира алгоритъма въз основа на всички ключови характеристики. Регресията за векторна поддръжка (SVR) прилага подобни принципи като SVM за класификация, с някои малки разлики.

5. Регресия на дървото за решение:

Дърво като структура се използва в тези модели на дърво за решения за изграждане на алгоритми, свързани с класификация или регресия. Тук дървото на решенията се развива постепенно чрез подмножаване на дадения набор от данни в по-малки парчета.

6. Naive Bayes:

При машинното обучение те са прости вероятностни класификатори, които са предвидени чрез прилагане на теоремата на Байес заедно с независимите предположения.

аз. Фрагмент на кода Naive Bayes:

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classifier1 = GaussianNB()
classifier1.fit(X1_train, y1_train)
# Predicting of the Test set results
y1_pred = classifier1.predict(X1_test)

прогнозирайте производствените темпове и запасите. Освен това производствените сривове могат да бъдат определени чрез използване на минали данни.

II. Конкурентно предимство пред конкурентите, барабанянето с данните на клиентите, които имате, би могло да ви представи информация с причината клиентите да избират продуктите на конкурентите, определянето на тези данни ще ви помогне да запазите предимство пред клиентите.

III. Намаляване на риска и разкриване на измами

IV. По-добро разбиране на очакванията на клиентите

v. По-добри маркетингови кампании

Предимства на прогнозиращото моделиране:

Подобряване на ефективността на производството, Тя позволява на компаниите ефективно да прогнозират процесите на предсказуемо моделиране, чрез които се налага статистика и данни, за да предвидят резултат с модели на данни. Тези модели позволяват прогнозиране на всичко - от телевизионни рейтинги до спорт, технологичен напредък и корпоративна печалба.

Предсказуемото моделиране е друг начин, наречен като,

  • Прогнозна аналитичност
  • Прогнозен анализ
  • Машинно обучение

Недостатъци на прогнозиращото моделиране:

  • Практическа пропаст съществува с тези модели на прогнозиране, докато се разбира човешкото поведение
  • Модели на решение косвена мощност
  • Провал при прогнозиране на проучването

Заключение:

Въпреки че се счита за математически проблем, прогнозиращото моделиране винаги отчита очакванията на потребителите да планират техническите и организационните бариери, които биха могли да им попречат да получат необходимите данни. и в по-голяма степен тази техника до голяма степен ще бъде полезна в раздела за анализи в света на данните.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за предсказуемо моделиране. Тук обсъдихме някои основни понятия, типове и подход за моделиране, като има предимства и недостатъци. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -

  1. Какво е склад за данни?
  2. Инструменти за визуализация на данни
  3. Въведение в науката за данните
  4. Кариери в големи данни

Категория:

Голяма информация